焦虑是由外部环境刺激引发的、以担忧或恐惧为核心的负面情绪.适度焦虑可以提升任务完成质量与效率,但过度焦虑会显著损害个体的认知表现
[1-2].焦虑可划分为状态焦虑与特质焦虑.状态焦虑是持续时间较短、伴随个体紧张与恐惧感受的情绪状态;特质焦虑属于稳定且持久的人格特质,反映个体普遍将外部情境解读为威胁的认知倾向
[3].与低特质焦虑个体相比,高特质焦虑个体常维持高度警觉状态,进而引发注意、记忆及决策等一系列认知偏差
[4-7].个体长期处于高焦虑水平易诱发各类精神障碍,特质焦虑已被证实是焦虑障碍与抑郁障碍的关键易感人格因素
[8].
研究显示,特质焦虑与个体对愤怒面孔的注意偏向呈正相关,具体表现为高特质焦虑个体对愤怒面孔的反应速度显著快于对快乐面孔的反应速度
[9].神经电生理研究发现,高特质焦虑个体对负性刺激诱发的P1波幅大于低特质焦虑个体
[10].同时,该群体对模糊信息存在明显负性解释偏差,倾向于将其归因为威胁性信息
[11].上述负性认知偏差的形成,可能与高特质焦虑个体倾向于将负性信息与自身建立关联的认知模式密切相关
[12].已有研究表明,高特质焦虑个体的自我认知评价与低特质焦虑个体存在显著差异,通常会夸大自身所处的不良处境.当被要求对自己和他人的言语行为进行焦虑程度评分时,他们对自己行为的焦虑评分高于实际水平,而对他人焦虑行为的评价则未受影响
[13].这类认知偏差在焦虑障碍的发生发展与症状维持过程中发挥着核心作用
[14].
以往研究主要关注特质焦虑个体对外部负性情绪刺激或事件的认知偏差,很少关注其对内在的自我相关信息的加工特点.近年来的研究发现,高特质焦虑与特定的脑功能网络异常模式相关,具体表现为扣带回-岛盖网络和腹侧注意网络功能增强,以及额顶叶网络和默认模式网络功能减弱
[15-16].即便在控制了年龄、性别和一般精神病理状态等潜在影响因素后,特质焦虑得分与默认模式网络功能连接强度之间仍呈负相关
[17].自我相关加工过程与大脑前额叶-边缘系统等脑区功能密切相关
[18].此外,默认模式网络已被证实与自我相关加工过程存在密切关联
[19-20].这些研究为特质焦虑与自我相关加工过程之间的关联提供了间接证据.
一项关于记忆忽视效应(mnemic neglect effect)的研究发现,高特质焦虑个体难以遗忘与自我关联的负性特质描述,对积极特质描述则无此类现象
[21].这表明高特质焦虑个体不仅对威胁性刺激存在记忆偏差,对自我相关信息同样表现出记忆偏差.需要注意的是,该研究聚焦于自我参照加工的情绪层面,该层面同时涉及自我相关刺激与情绪因素的双重影响.除情绪层面外,自我参照加工的认知层面也是自我反思的关键要素
[22].鉴于高特质焦虑个体对负性情绪刺激存在认知偏差,因此有必要排除情绪因素的影响,以探究纯粹的自我相关加工效应.因此,本研究采用联想匹配范式考察高特质焦虑个体的自我认知特点.
在联想匹配范式中,被试需要将几何图形(正方形、圆形、三角形)与身份标签(自己、朋友、陌生人)进行随机关联,并判断呈现的图形-标签配对是否与先前关联一致
[23].由于几何图形为被试陌生的刺激,且身份标签与图形的关联为随机建立,该范式可有效排除熟悉性因素的干扰.多项研究采用该范式均证实了自我加工优势效应的存在,即被试对自我相关刺激的反应更快且更准确
[24-25].这种自我偏差源于低水平的知觉加工过程,因此该任务被视为可捕捉纯粹低水平自我偏差的知觉匹配任务
[26].此外,该范式已被用于抑郁症等特殊人群的自我加工研究
[27].
既往研究显示,社交焦虑障碍个体存在更强的自我关注倾向
[28];而高特质焦虑个体作为焦虑障碍的易感人群,可能同样表现出对自我相关信息的加工偏向.因此,本研究以大学生群体为研究对象,采用可排除熟悉性因素的联想匹配任务,探究特质焦虑与自我加工优势之间的关系.
1 研究方法
1.1 被试
共招募91名大学生.所有被试均为右利手,视力或矫正视力正常.其中4名被试因整体正确率低于60%被排除,最终纳入统计分析的有效被试为87名(男生28名、女生59名,平均年龄为(18.08±2.31)岁).本研究方案已通过湖南师范大学生物医学研究伦理委员会审批,所有被试均在知情同意后参与实验.
1.2 实验工具
1.2.1 刺激材料
所有刺激均呈现于15.6英寸显示器的浅灰色背景上,显示器分辨率为1 688×768像素,刺激呈现采用E-Prime 2.0软件控制.刺激包含2类,其中身份标签为“自己”“朋友”“陌生人”,视角分别为2.7°×1.6°、2.7°×1.6°和3.86°×1.6°;另一类几何图形为圆形、三角形和正方形,3种图形的视角为3.8°×3.8°.
1.2.2 特质焦虑量表
特质焦虑量表(state-trait anxiety inventory,STAI)
[29]共20个项目,采用4点计分,分数越高代表个体的焦虑程度越严重,克隆巴赫
α系数为0.882 5.
1.2.3 贝克抑郁量表
贝克抑郁量表(beck depression inventory,BDI)
[30]共21个项目,采用3点计分,分数越高代表个体的抑郁程度越严重.
1.3 实验程序
被试在安静且隔音的房间里完成实验,实验过程中眼睛与显示器中心的距离保持60 cm.实验分为2个阶段:1) 学习阶段.实验开始前,主试要求被试将3种几何图形与“自己”“朋友”“陌生人”3种身份标签建立对应关联并记忆,记忆时长约1 min.示例指导语如:“请你用正方形来表示你自己,用三角形来表示你的一名好朋友,用圆形来表示一名你不认识的陌生人”.待确认被试已准确记忆图形与标签的对应关系后,进入下一阶段.2) 匹配阶段.首先呈现500 ms的注视点“+”;继而呈现100 ms的图形-身份标签配对刺激,刺激消失后呈现1 100 ms的空屏,被试需在此期间判断当前配对与学习阶段建立的对应关系是否一致,并完成按键反应,按键与判断结果的对应关系在被试间进行平衡;最后呈现500 ms的反馈信息.正式实验前设置12个练习试次,被试练习试次正确率达到60%方可进入正式实验.正式实验包含6种条件,分别为“自己-匹配”“自己-不匹配”“朋友-匹配”“朋友-不匹配”“陌生人-匹配”“陌生人-不匹配”,每种条件各有48个trials.流程如
图1所示.
1.4 数据分析
本研究仅纳入被试反应正确,反应时高于200 ms且在3个标准差范围以内的试次,其余试次予以剔除,剔除试次占总试次比例低于2%.参考以往研究
[23,31],本研究将匹配试次与不匹配试次单独分析,因2类试次反映不同的决策加工过程.
针对反应时(RT)、正确率(ACC)以及辨别力指数(d′,计算公式为d′=Z击中率-Z虚报率)等3类因变量,采用单因素重复测量方差分析检验个体自我加工优势的稳定性.对于不满足球形假设的数据,均采用Greenhouse-Geisser法进行校正,所有多重比较均采用FDR校正,显著性水平设定为α=0.05.
为探究特质焦虑与自我加工优势的关系,进一步进行相关分析.其中,自我加工优势的计算方式为:对每位被试,分别计算其“自我关联匹配条件下的反应时”与“朋友关联匹配条件下的反应时”之差、“自我关联匹配条件下的反应时”与“陌生人关联匹配条件下的反应时”之差
[32],以量化不同参照对象下的自我加工优势程度.
2 研究结果
2.1 反应时
对于匹配试次,单因素重复测量方差分析(
图2)显示,联结类型的主效应显著,
F(2,172)=128.969,
P<0.001,
=0.600.经多重比较校正后发现,自我关联条件下的反应时显著快于朋友关联条件(
P<0.001)与陌生人关联条件(
P<0.001),并且朋友关联条件下的反应时显著快于陌生人关联条件(
P=0.027).
对于不匹配试次,单因素重复测量方差分析显示,联结类型的主效应显著,F(2,172)=36.401,P<0.001,=0.297.经多重比较校正后发现,自我关联条件下的反应时显著快于朋友关联条件与陌生人关联条件(Ps<0.001),而且陌生人关联条件下的反应时显著快于朋友关联条件(P<0.001).
2.2 正确率
对于匹配试次,单因素重复测量方差分析(
图3)显示,联结类型的主效应显著,
F(2, 172)=65.164,
P<0.001,
=0.431.经多重比较校正后发现,自我关联条件下的正确率显著高于朋友关联条件(
P<0.001)与陌生人关联条件(
P<0.001),并且朋友关联条件下的正确率显著高于陌生人关联条件(
P=0.006).
对于不匹配试次,单因素重复测量方差分析显示,联结类型的主效应显著,F(2,172)=10.476,P<0.001,=0.109.经多重比较校正后发现,陌生人关联条件下的正确率显著高于自我关联条件(P=0.024)与朋友关联条件(P=0.024),并且自我关联条件下的正确率显著高于朋友关联条件(P=0.011).
2.3 d′(辨别力指数)
对
d′进行单因素重复测量方差分析(
图4)显示,联结类型的主效应显著,
F(2,172)=46.711,
P<0.001,
ηp2=0.352.经多重比较校正后发现,自我关联条件下的
d′值显著大于朋友关联条件(
P<0.001)与陌生人关联条件(
P<0.001),但是朋友关联条件与陌生人关联条件的
d′值无显著差异(
P=0.683).
2.4 相关分析
上述结果表明,个体对自我关联条件的加工更敏感,提示个体的自我加工优势是存在的.本研究将自我加工优势定义为自我关联匹配条件比他人关联匹配条件反应更快、更准确
[23].其中,自我加工优势的具体计算方式为:对每位被试,分别计算其“自我关联匹配条件”与“他人关联匹配条件”的反应时之差(他人关联条件含3类对比基准:单独的朋友关联、单独的陌生人关联、对朋友与陌生人关联条件取均值后的总他人关联).
为探究特质焦虑与自我加工优势的关联,以抑郁分数为协变量,对被试的特质焦虑分数与自我加工优势进行相关分析,结果如
图5所示.
特质焦虑分数与“自我vs.陌生人”加工优势呈显著正相关,r(85)=0.234,P=0.029;控制抑郁分数后,二者的相关关系不显著,r(84)=0.103,P=0.347.特质焦虑分数与“自我vs.朋友”加工优势未观察到显著相关,r(85)=0.140,P=0.195.特质焦虑分数与“自我vs.他人”加工优势呈边缘显著正相关,r(85)=0.209,P=0.052;控制抑郁分数后,二者的相关关系不显著,r(84)=0.107,P=0.326.
因此,个体的自我加工优势与特质焦虑存在一定相关,特质焦虑分数越高的个体,其自我加工优势效应越强.
3 讨论
本研究通过联想匹配任务控制刺激熟悉性因素,结合反应时、正确率及d′等行为指标,以特质焦虑为连续变量,考察了非临床人群中特质焦虑与自我加工优势的关联.
联想匹配任务通过将被试不熟悉的中性几何图形与不同的身份标签随机关联,较好地控制了熟悉性对自我加工的干扰,从而能测量更纯粹的自我优势效应.本研究发现,个体对自我相关信息的加工优势具有稳定性,这与以往采用相同范式的研究结果
[25,33-34]一致.在反应时指标上,匹配试次中自我关联条件的反应时显著快于朋友与陌生人关联条件;不匹配试次中,自我关联条件的反应时同样显著快于后2种条件.这表明无论刺激是否匹配,个体对自我相关信息的加工速度均快于他人相关信息,体现了自我加工在反应效率上的优势
[35].在正确率指标上,匹配试次中自我关联条件的正确率显著高于朋友与陌生人关联条件.同时,自我关联条件下的
d'值同样显著高于后2种条件,说明个体对自我关联信息的辨别能力更强、敏感性更高.自我优势效应是人类认知中的普遍现象,个体倾向于优先关注自我相关信息而非他人相关信息.自我注意网络模型
[36]提出,自我相关信息会自动捕获注意资源,通过提高警觉性确保自身优先得到加工.
本研究发现,特质焦虑与自我加工优势存在一定的相关关系.具体而言,特质焦虑分数与自我加工优势(自我vs.陌生人、自我vs.他人)呈显著或边缘显著的正相关:特质焦虑水平越高,个体表现出的自我加工优势效应越强.这一结果可能与自我相关刺激所具有的高社会显著性有关
[37-38].根据焦虑的认知模型,焦虑会改变个体对自我、世界及未来的看法
[39].高特质焦虑个体对具有显著性的刺激存在注意偏向
[40],而自我相关刺激因其高度的个人意义和社会价值,自然会成为这类注意资源优先分配的目标.此外,焦虑常以自我认知的扭曲为特征
[1].焦虑个体倾向于反复思虑自身过去的经历或未来的潜在威胁,这种反刍思维具有功能失调性,并过度聚焦于负面体验,从而进一步强化了对自我的关注与敏感性.因此,高特质焦虑个体可能对自我相关信息表现出过度的警觉与注意敏感性,进而放大了自我加工优势.
需要注意的是,本研究所考察的被试为非临床人群,其特质焦虑仅作为连续变量反映个体差异,而非临床病理状态.针对临床焦虑群体的研究发现,社交焦虑障碍患者在自我参照任务中存在自我加工负性偏向,对负性特质形容词的再认率显著高于正性特质形容词,同时伴随过度的自我聚焦倾向,更容易关注自我相关的负性信息
[41].作为焦虑障碍的易感人群,高特质焦虑个体可能对自我相关刺激存在高度警觉,本研究发现特质焦虑与自我加工优势之间存在正相关,这与社交焦虑障碍研究的结果类似,说明对自我相关信息的加工敏感性增强可能是焦虑个体自我加工的核心特征,无论其表现是特质焦虑还是焦虑障碍.联想匹配任务主要考察知觉水平的自我加工,该层面的自我加工被认为是自动化、内隐化且由刺激驱动的
[42].尽管本研究发现了特质焦虑与自我加工优势之间存在正相关,但焦虑障碍患者的自我加工特征可能与特质焦虑个体存在差异.现有关于焦虑障碍的研究多围绕外部情绪或非知觉层面的自我加工展开
[41,43].未来研究可采用联想匹配任务,同时考察焦虑障碍个体与特质焦虑个体,以识别二者在自我相关加工的知觉层面是否存在差异,进一步明确知觉加工层面的自我优势在不同焦虑群体中的表现特征.
综上,本研究在有效控制刺激熟悉性的基础上,验证了非临床人群中自我加工优势效应的稳定性,且发现特质焦虑水平与该优势效应呈正相关:特质焦虑程度越高,个体的自我加工优势越显著.该结果表明,焦虑可能通过提升对自我相关信息的注意敏感性,增强知觉层面的自我加工优势,为理解焦虑与自我认知的交互作用机制提供了新的依据.
湖南省哲学社会科学基金(23YBA064)